leetcode数组系列

【C++指南】C++ list容器完全解读（四）：反向迭代器的巧妙实现

.博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《C++指南》期待您的关注系列回顾：【C++指南】STLlist容器完全解读（一）：从入门到掌握基础操作【C++
·2025-07-19 09:57

JSON 与 AJAX

复杂类型：数组（[]）、对象（{}）。严格语法规范：键名必须用双引号包裹（如"name":"张三"）。数组元素用逗号分隔，最后一个元素后不能有多余逗号。
Auscy·2025-07-12 19:10

【LeetCode 热题 100】24. 两两交换链表中的节点——（解法一）迭代+哨兵

Problem:24.两两交换链表中的节点题目：给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表操作问题：两两交换链表中的节点(SwapNodesinPairs)。问题要求将链表中每两个相邻的节点进行交换
xumistore·2025-07-12 19:39

冒泡、选择、插入排序：三大基础排序算法深度解析（C语言实现）

算法原理与代码实现1.冒泡排序（BubbleSort）工作原理：通过重复比较相邻元素，将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。
xienda·2025-07-12 19:08

Leetcode 148. 排序链表

这里采用自顶向下的方法步骤：找到链表中点（双指针）对两个子链表排序(递归，直到只有一个结点，记得将子链表最后指向nullptr）归并（引入dummy结点）题目Leetcode148.排序链表代码（首刷看题解
·2025-07-12 19:38

LeetCode 148. 排序链表：归并排序的细节解析

示例1：链表长度为偶数（`1->2->3->4`）三、完整代码实现四、复杂度分析五、总结题目描述LeetCode148题要求对链表进行排序，时间复杂度需为O(nlogn)，且空间复杂度为O(logn)。
进击的小白菜·2025-07-12 18:07

Python爱心光波

系列文章序号直达链接Tkinter1Python李峋同款可写字版跳动的爱心2Python跳动的双爱心3Python蓝色跳动的爱心4Python动漫烟花5Python粒子烟花Turtle1Python满屏飘字
·2025-07-12 18:06

Python流星雨

文章目录系列文章写在前面技术需求完整代码代码分析1.模块导入2.画布设置3.画笔设置4.颜色列表5.流星类(Star)6.流星对象创建7.主循环8.流星运动逻辑9.视觉效果10.总结写在后面系列文章序号直达链接表白系列
Want595·2025-07-12 18:06

ARM嵌入式可编程控制器技术开发

PLC自动化设计|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域：PLC程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具：西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙
拉勾科研工作室·2025-07-12 18:36

算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题

在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
·2025-07-12 18:35

算法学习笔记：15.二分查找 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题

在计算机科学的查找算法中，二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性，通过不断缩小查找范围，将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间，成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找（BinarySearch），又称折半查找，是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是：通过不断将查找范围减半，快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同，二分查找依赖
呆呆企鹅仔·2025-07-12 18:34

LeetCode算法题：电话号码的字母组合

题目描述：给定一个仅包含数字2-9的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意1不对应任何字母。2->"abc"3->"def"4->"ghi"5->"jkl"6->"mno"7->"pqrs"8->"tuv"9->"wxyz"例如，给定digits="23"，返回["ad","ae","af","bd","be","bf","cd
吱屋猪_·2025-07-12 18:34

Python七彩花朵

系列文章序号直达链接Tkinter1Python李峋同款可写字版跳动的爱心2Python跳动的双爱心3Python蓝色跳动的爱心4Python动漫烟花5Python粒子烟花Turtle1Python满屏飘字
Want595·2025-07-12 18:04

Leetcode 3604. Minimum Time to Reach Destination in Directed Graph

Leetcode3604.MinimumTimetoReachDestinationinDirectedGraph1.解题思路2.代码实现题目链接：3604.MinimumTimetoReachDestinationinDirectedGraph1
Espresso Macchiato·2025-07-12 18:33

洛谷 P11120 [ROIR 2024 Day 1] 登机 题解

然后用数组记录.和X的位置，先遍历所有X的位置，然后看他的对称位置是否为空，若为空，则填入X，然后m--。最后若musingnamespacestd;chara[1010][10];stru
殇之夜·2025-07-12 18:33

【前端】jQuery数组合并去重方法总结

在jQuery中合并多个数组并去重，推荐使用原生JavaScript的Set对象（高效简单）或$.unique()（仅适用于DOM元素，不适用于普通数组）。
·2025-07-12 18:33

C++ 设计模式：抽象工厂（Abstract Factory）

链接：C++设计模式链接：C++设计模式-工厂方法链接：C++设计模式-原型模式链接：C++设计模式-建造者模式抽象工厂（AbstractFactory）是一种创建型设计模式，它提供一个接口，用于创建一系列相关或相互依赖的对象
冀晓武·2025-07-12 18:32

cesium添加原生MVT矢量瓦片方案

项目中需要基于cesium接入mvt格式的服务并支持属性拾取查询，通过一系列预研测试，最后选择cesium-mvt-imagery-provider开源插件完成，关键源码信息如下：npmicesiumcesium-mvt-imagery-provider
zhu_zhu_xia·2025-07-12 17:59

Kafka系列之：Dead Letter Queue死信队列DLQ

Kafka系列之：DeadLetterQueue死信队列DLQ一、死信队列二、参数errors.tolerance三、创建死信队列主题四、在启用安全性的情况下使用死信队列更多内容请阅读博主这篇博客：Kafka
快乐骑行^_^·2025-07-12 17:28

LeetCode Hot 100 回文链表

给你一个单链表的头节点head，请你判断该链表是否为回文链表。如果是，返回true；否则，返回false。示例1：输入：head=[1,2,2,1]输出：true示例2：输入：head=[1,2]输出：false提示：链表中节点数目在范围[1,105]内0vals;while(head!=nullptr){vals.emplace_back(head->val);head=head->next;}
源·2025-07-12 16:19

javaSE面试题---语法基础、面向对象、常用类、集合、多线程、文件和IO

有什么作用9.switch..case中switch支持哪些数据类型10.break和continue区别11.while和dowhile区别12.如何生成一个取值范围在[min,max]之间的随机数13.数组的长度如何获取
yang_xiao_wu_·2025-07-12 16:18

Python 爬虫实战：视频平台播放量实时监控（含反爬对抗与数据趋势预测）

然而，视频平台为了保护自身数据和用户隐私，往往会设置一系列反爬虫机制，对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战：如何巧妙地突破这些限制，同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
西攻城狮北·2025-07-12 15:45

Flutter——数据库Drift开发详细教程(七)

目录入门设置漂移文件入门变量数组定义表支持的列类型漂移特有的功能导入嵌套结果LIST子查询Dart互操作SQL中的Dart组件类型转换器现有的行类Dart文档注释结果类名称支持的语句自定义SQL类型定义类型使用自定义类型在
怀君·2025-07-12 15:45

Python技能手册 - 模块module

系列Python常用技能手册-基础语法Python常用技能手册-模块modulePython常用技能手册-包package目录module模块指什么typing数据类型int整数float浮点数str字符串
金色牛神·2025-07-12 15:15

LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？

）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列
ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:44

flutter redux状态管理

Flutter状态管理系列文章目录Flutter状态管理(setState、InheritedWidget、Provider、Riverpod、BLoC/Cubit、GetX、MobX、Redux)setState
liao277218962·2025-07-12 15:13

AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话

在LangChain中，四种文档处理预制链（stuff、refine、mapreduce、mapre-rank）是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
alex100·2025-07-12 15:12

提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解

为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。
TDengine （老段）·2025-07-12 14:09

iOS 多个线程对数组操作（遍历，插入，删除),实现一个线程安全的NSMutabeArray

这样做一般是用来对单2.重写构造方法@interfaceSHSafetyArray:NSObject{@privateNSMutableArray*_mutableArray;//声明数组}//遍历加锁
·2025-07-12 14:39

iOS线程安全数组

iOS-SDK只提供了非线程安全的数组。如果要多线程并发的使用一个数组对象就必须要加锁，平凡的加锁使得代码的调用非常的麻烦。
·2025-07-12 14:07

V少JS基础班之第五弹

文章目录一、前言二、本节涉及知识点三、重点内容1-函数的定义2-函数的构成1.函数参数详解1）参数个数不固定2）默认参数3）arguments对象（类数组）4）剩余参数（Rest参数）5）函数参数是按值传递的
V少在逆向·2025-07-12 14:37

python相关内容二

应用场景：解决下一个元素更大的问题，如数组中后面一个元素比前面一个入栈的元素大，则需要上一个元素出栈，然后大的那个元素入栈。（2）详细描述单调队列的工作原理和应用场景答：工作原理：维护队
湫默·2025-07-12 14:07

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-岛屿个数

目录题目题目描述输入格式输出格式样例输入样例输出思路：两次DFS（染色法+合并）-Dotcpp编程社区代码：题目题目描述小蓝得到了一副大小为M×N的格子地图，可以将其视作一个只包含字符‘0’（代表海水）和‘1’（代表陆地）的二维数组
撰卢·2025-07-12 14:05

C++ 标准库 ＜numeric＞

所有算法均作用于迭代器区间，符合STL风格，可与任意容器或原始数组配合使用。从C++17、20起，又陆续加入了并行友好的std::r
·2025-07-12 13:02

C#学习日记

string（虽然看起来像值，但本质是引用类型）数组、类class接口interface、委托delegate结构体（s
future1412·2025-07-12 13:30

Python的科学计算库NumPy（一）

NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy
linlin_1998·2025-07-12 12:58

ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)

引言DataX系列文章：ETL可视化工具DataX–安装部署(二)ETL可视化工具DataX–DataX-Web安装(三)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本
dazhong2012·2025-07-12 12:58

模型训练与部署注意事项篇---resize

图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。
Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

上位机知识篇---常见的文件系统

以下是常见的文件系统及其应用场景、优势和劣势的详细介绍：一、Windows常用文件系统1.FAT32（FileAllocationTable32）基本特点：采用32位文件分配表，是FAT系列的升级版，支持最大单文件
·2025-07-12 12:55

400多个免费在线编程与计算机科学课程

从入门到精通系列，是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接（来源于ClassCentral，一个在线课程搜索引擎），根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类，
zhufafa·2025-07-12 12:25

《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第四章

目录概述为什么字符串很麻烦字符串是动态分配的字符串赋值背后的操作如何面对字符串会进行大量复制写时复制COW（copyonwrite）尝试优化字符串避免临时字符串通过预留存储空间减少内存分配通过传递引用减少实参复制使用迭代器操作减少循环中的比较操作减少返回值的复制还没有结束，使用字符数组代替字符串再次优化字符串尝试其他的算法叠加以前的优化方式使用其他的编译器使用其他字符串的库功能丰富的字符串库使用
v俊逸·2025-07-12 12:23

如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南

简介为了获得最佳性能，您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU（或Windows上的WSL）。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。
知识大胖·2025-07-12 11:21

AI MCP教程之 什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具

推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
知识大胖·2025-07-12 11:51

使用 Deepseek Zero Coding Experience 创建类似飞扬的小鸟游戏

让我们在Deepseek上试试这款游戏：推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1，DeepSeek《Nvidia系列之使用NVIDIAIsaacSim和ROS2的命令行控
知识大胖·2025-07-12 11:21

NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作

简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
知识大胖·2025-07-12 11:20

卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积

简介几年前，当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施，洪水、热浪和野火将会发生更多时，我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中，野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格，你会发现令人震惊的统计数据，显示由于野火，地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中，我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事，量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
知识大胖·2025-07-12 11:20

OpenWebUI系列之 如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本

系列文章《OpenWebUI系列之如何通过docker更新到OpenWebUI的最新版本》权重0，本地类、opewebui类《OpenWebUI系列之如何通过docker自动将
知识大胖·2025-07-12 11:20

AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL

系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、A
知识大胖·2025-07-12 11:20

AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序

什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
知识大胖·2025-07-12 11:50

AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）

什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
知识大胖·2025-07-12 11:20
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